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大学宽网站委员会的第41届会议
1林业，野生动植物和旅游学院10 10 10 23 23 10 76 1 2自然和应用科学学院10 10 20 20 25 10 75 2 3农业学院10 10 20 19 10 19 10 69 3 4社会科学与人文学院10 18 20 20 10 10 10 68 4 4 5 18 23 8 66 6 8害虫管理研究所8 10 15 21 10 64 7 9本科研究局9 10 16 18 10 63 8
州宽类别号：01/2025
1）印度宪法及其显着特征2）联盟和州的职能和责任，议会和州立法机关 - 结构，职能，权力和特权。与联邦结构有关的问题和挑战 - 权力和财务上的权力和财务上的权力转移到其中3）宪法机构 - 权力，职能和责任4）Panchayati Raj，公共政策和治理，L.P.G的影响，对治理的影响，对治理5）5）法规和律师事务，司法和Quasial Wifters of Wifter of Wifter，SESC/SEST ST.），《道理》 7）印度的外交政策，国际组织，国际条约和论坛，其结构和授权8）印度的司法机构 - 结构和职能，与紧急和宪法修正案有关，司法审查，司法审查，公共利益诉讼，土地收入法律的无能规定，土地税收法律9）基本权利，基本权利，基本权利和董事第10条法律。
I2O办公室宽建议者日sgil@seas.harvard.edu
可解释的强化学习的理论和算法基础，用于智能计算和建模马里兰州大学公园Haizhahao yang hzyang@umd.edu yannis kevrekidis dso深度学习，以发现最佳，可融合的无机多孔材料， Decentralized Sequential Decision Making in the Data-Limited Regime: A Self-Supervised Pretrained Foundation Model Approach Ohio State University Jia (Kevin) Liu liu.1736@osu.edu Alvaro Velasquez I2O Decentralized Online Parameter- Efficient Fine-Tuning of Compressed Models Cornell University Christopher De Sa cmd353@cornell.edu Alvaro Velasquez i2o
使用蛋白质组宽评估目标参与...
抽象的质谱法（MS）的最新进展使定量蛋白质组学成为药物发现领域的强大工具，尤其是当应用于蛋白质组广泛的目标参与研究时。类似于温度梯度，增加有机溶剂浓度会刺激细胞蛋白质组的展开和沉淀。该特性可能受到与配体和其他分子的物理关联的影响，使单个蛋白质或多或少容易受到溶剂诱导的变性的影响。在此，我们通过将溶剂诱导的降水原理（Zhang等，2020）与现代定量蛋白质组学相结合，报告了全蛋白质组溶剂转移测定的开发。使用这种方法，我们开发了溶剂蛋白质组分析（SPP），该蛋白蛋白谱分析能够通过SPP变性曲线的分析来建立目标参与。我们很容易地确定了具有已知作用机理的化合物的特定靶标。作为进一步的效率提升，我们应用了曲线分析下的面积概念来开发溶剂组蛋白质组的积分溶解度改变（溶剂-PISA），并证明该方法可以作为SPP的可靠替代物。我们提出，通过将SPP与替代方法（例如热蛋白质组分析）结合在一起，可以增加通过任何一种方法来实现的高质量熔融曲线的绝对数量，从而增加可以筛选的蛋白质组的比例，从而增加以获得配体结合的证据。
宽屏面板进军商务航空领域
有人可能会说这是意料之外的，而且似乎很少有人对此消息感到震惊。Garmin 是一家航空电子设备和集成驾驶舱的主要供应商，其产品范围从轻型运动飞机到轻型商务喷气机，它向新领域发起了进攻：“大型”飞机市场（起飞重量超过 12,500 磅的飞机）从轻型喷气机部分的高端向上延伸，因此必须根据第 25 部分进行认证。由于认证规则被认为比第 23 部分（该公司此前专注于航空领域）更为严格，Garmin 的新款 G5000 将在 2012 年获得认证并投入使用后，完成 Garmin 在航空领域各个领域的扩张。如果 2012 年看起来特别雄心勃勃或突然，那么值得注意的是，该公司表示已经完成了开发和认证的一半。 Garmin 高管承认，该公司不会停止开拓新市场——第 25 部分市场既是新市场，又具有潜在的利润空间。经过二十年的努力，这家 GPS 打造的公司已成为第 23 部分飞机通用航空电子设备领域的主导者，现在正将其业务范围扩大到长期由两大航空电子设备巨头主导的领域：罗克韦尔柯林斯，很久以前就退出了活塞单引擎和双引擎飞机的生产；以及霍尼韦尔，它已经与 Garmin 在第 23 部分市场（直至 LSA 领域）展开正面竞争。行业观察家和行业传闻将 Garmin 称为
超维计算的自适应模型位宽
摘要 — 受大脑启发的超维 (HD) 计算是一种模拟高维空间中神经元活动的新型计算范式。HD 计算的第一步是将每个数据点映射到高维空间（例如 10,000）。这带来了几个问题。例如，数据量可能会激增，所有后续操作都需要在 D = 10,000 维中并行执行。先前的工作通过模型量化缓解了这个问题。然后可以将 HV 存储在比原始数据更小的空间中，并且可以使用较低位宽的操作来节省能源。然而，先前的工作将所有样本量化为相同的位宽。我们提出了 AdaptBit-HD，一种用于加速 HD 计算的自适应模型位宽架构。当可以使用更少的位来找到正确的类时，AdaptBit-HD 一次一位地对量化模型的位进行操作以节省能源。借助 AdaptBit-HD，我们可以在必要时利用所有位来实现高精度，并在设计对输出有信心时终止较低位的执行，从而实现高能效。我们还为 AdaptBit-HD 设计了一个端到端 FPGA 加速器。与 16 位模型相比，AdaptBit-HD 的能效提高了 14 倍；与二进制模型相比，AdaptBit-HD 的精度提高了 1.1%，与 16 位模型的精度相当。这表明 AdaptBit-HD 能够实现全精度模型的精度，同时具有二进制模型的能效。
及基于GaN的DC-DC宽输入电压范围降压转换器...
摘要 — 本文旨在比较具有宽输入电压范围的 DC/DC 拓扑。研究还解释了 GaN E-HEMT 晶体管的实现如何影响转换器的整体效率。本文介绍了选择最有效拓扑的过程，以将电池存储电压（9 V – 36 V）稳定在 24 V 水平，从而能够在自动电动汽车等广泛应用中使用超级电容器储能。为了选择最合适的拓扑，进行了模拟和实验室研究。选择了两种最有前途的拓扑在实验模型中进行验证。每个转换器都以两种版本构建：使用 Si 和 GaN E-HEMT 晶体管。本文介绍了实验研究结果，包括精确的功率损耗测量和热分析。还检查了转换器开关频率增加时的性能。
等离子体诱导充电效果的宽范围检测器...
近年来，半导体过程技术的演变继续缩小大型集成电路中的临界维度[1-3]。高级芬费逻辑过程已经变得更加复杂，可以在多功能和更强大的SI芯片中实现更紧密的晶体管。反应性离子蚀刻步骤通过等离子体增强[4-5]在高级纳米级过程中不可避免地实现高纵横比结构，这对于高包装密度电路至关重要[6]。对于超过45nm的CMOS技术节点，晶体管门从带有二氧化硅的常规聚硅门变为高K金属栅极堆栈[7-8]。这种变化不仅使设备更容易受到血浆诱导的损害的影响，而且可能导致对高K介电层的潜在潜在损害[9]。在最先进的FinFET制造过程中，不可避免地会产生较高的等离子诱导充电事件的RF等离子体步骤，例如蚀刻，沉积和清洁过程，这会产生较高的频率[10]。可能会在金属结构上进行正充电和负电荷。随着这些电荷经过预先存在的金属线和触点制成的导电路径，通过电路的脆弱部分进行了不良放电，尤其是通过晶体管栅极介电介电出现可能会带来重大的可靠性问题。例如，在干燥的蚀刻步骤中，散射在反应表面上撞击离子和溅射材料会导致散装鳍中更多的缺陷[11-12]。为了避免等离子充电事件导致电路不可逆转的损害，给出了限制金属结构尺寸的设计规则。减轻PID的另一个例子包括使用保护二极管，这可能会使血浆充电电流从敏感电路中移开[13]。引入原位蒸汽产生（ISSG）氧化门报道，据报道提高其对血浆损伤的耐受性[14]。此外，还发现修剪腔室和修饰PECVD-TI沉积过程可减轻血浆诱导的损伤[15]。这些方法中的大多数会导致电路设计灵活性或处理权衡的不良限制。
MRI脑肿瘤分割，使用具有密集编码器块和残留解码器块的3D U-NET
磁共振成像（MRI）自动脑肿瘤分割的主要任务是自动分割脑肿瘤水肿，腹部水肿，内窥镜核心，增强肿瘤核心和3D MR图像的非增强肿瘤核心。由于脑肿瘤的位置，大小，形状和强度差异很大，因此很难自动分割这些脑肿瘤区域。在本文中，通过结合Densenet和Resnet的优点，我们提出了一个新的3D U-NET，具有密集的编码器块和残留的解码器块。我们在编码器部分中使用了密集的块和解码器部分中的残留块。输出特征图的数量随编码器的收缩路径中的网络层增加而增加，这与密集块的特征一致。使用密集的块可以减少网络参数的数量，加深网络层，增强特征传播，减轻消失的梯度和扩大接收场。在解码器中使用残差块来替换原始U-NET的卷积神经块，这使网络性能更好。我们提出的方法在BRATS2019培训和验证数据集上进行了培训和验证。我们在BRATS2019验证数据集上分别获得了整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤核心的骰子得分，分别为0.901、0.815和0.766。我们的方法比原始的3D U-NET具有更好的性能。我们的实验结果表明，与某些最新方法相比，我们的方法是一种竞争性的自动脑肿瘤分割方法。